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基于变换学习的快速多切片MRI重建算法
1
作者
段继忠
刘欢
《北京航空航天大学学报》
北大核心
2025年第7期2290-2303,共14页
二维(2D)多切片磁共振数据在相邻切片之间具有高度的相关性,通过利用切片间的冗余性能够重建出更高质量的切片图像,但由于硬件条件的限制,2D多切片磁共振成像(MRI)需要耗费大量时间。为提高2D多切片磁共振图像的重建质量和重建速度,将...
二维(2D)多切片磁共振数据在相邻切片之间具有高度的相关性,通过利用切片间的冗余性能够重建出更高质量的切片图像,但由于硬件条件的限制,2D多切片磁共振成像(MRI)需要耗费大量时间。为提高2D多切片磁共振图像的重建质量和重建速度,将联合稀疏变换学习正则项引入到多切片Hankel张量完成(MS-HTC)模型中,提出一种快速2D多切片磁共振成像重建(FMS-JTLHTC)算法。该算法使用交替方向乘子法对目标问题进行求解;引入快速迭代收缩阈值法加快收敛,并使用图形处理器对算法进行加速。使用4组脑部数据集在2种不同采样模式下进行实验,结果表明:FMS-JTLHTC算法的峰值信噪比(PSNR)相较于同时自动校准和K空间估计(SAKE)算法、并行成像数据的局部K空间领域的低秩建模(PLORAKS)算法和MS-HTC算法分别平均提高了4.04 dB、3.67 dB和2.07 dB,而且重建速度相比MS-HTC算法提高了14倍。
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关键词
多切片磁共振成像
Hankel张量完成
联合稀疏变换学习
交替方向乘子
法
快速迭代收缩阈值法
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职称材料
题名
基于变换学习的快速多切片MRI重建算法
1
作者
段继忠
刘欢
机构
昆明理工大学信息工程与自动化学院
出处
《北京航空航天大学学报》
北大核心
2025年第7期2290-2303,共14页
基金
国家自然科学基金(61861023)
云南省基础研究计划项目(202301AT070452)。
文摘
二维(2D)多切片磁共振数据在相邻切片之间具有高度的相关性,通过利用切片间的冗余性能够重建出更高质量的切片图像,但由于硬件条件的限制,2D多切片磁共振成像(MRI)需要耗费大量时间。为提高2D多切片磁共振图像的重建质量和重建速度,将联合稀疏变换学习正则项引入到多切片Hankel张量完成(MS-HTC)模型中,提出一种快速2D多切片磁共振成像重建(FMS-JTLHTC)算法。该算法使用交替方向乘子法对目标问题进行求解;引入快速迭代收缩阈值法加快收敛,并使用图形处理器对算法进行加速。使用4组脑部数据集在2种不同采样模式下进行实验,结果表明:FMS-JTLHTC算法的峰值信噪比(PSNR)相较于同时自动校准和K空间估计(SAKE)算法、并行成像数据的局部K空间领域的低秩建模(PLORAKS)算法和MS-HTC算法分别平均提高了4.04 dB、3.67 dB和2.07 dB,而且重建速度相比MS-HTC算法提高了14倍。
关键词
多切片磁共振成像
Hankel张量完成
联合稀疏变换学习
交替方向乘子
法
快速迭代收缩阈值法
Keywords
multi-slice magnetic resonance imaging
Hankel tensor completion
joint sparse transform learning
alternating direction multiplier method
fast iterative shrinkage-thresholding algorithm
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于变换学习的快速多切片MRI重建算法
段继忠
刘欢
《北京航空航天大学学报》
北大核心
2025
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